ONLINE PROBLEM POSING UNTUK MENINGKATKAN KEMAMPUAN MEMAHAMI MATERI BERBAHASA INGGRIS PADA PERKULIAHAN BILINGUAL MAHASISWA JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA RKBI UNIVERSITAS PENDIDIKAN GANESHA
Notice bibliographique
Résumé
Portal web dengan fasilitas online problem posing telah dicoba dikembangkan dan dipasang pada situs web Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha. Proses ini memberikan beberapa pengalaman kepada para mahasiswa. Pertama, program memberikan pengalaman menjelajahi internet kepada mahasiswa. Kedua program memberi pengalaman mendesain informasi berbasis hiperteks kepada mahasiswa. Ketiga, program memberikan keuntungan yang dimiliki pembelajaran berbasis komputer, seperti bebas konteks, bebas konvensi sosial, tidak terlalu terikat waktu, dan mampu beradaptasi dengan kemampuan mahasiswa secara individu. Media tersebut telah diujicoba untuk diterapkan secara terbatas pada perkuliahan bilingual mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika RKBI. Ditemukan sementara bahwa, mahasiswa memberikan respon positif terhadap perkuliahan melalui portal web dengan online problem posing. Mahasiswa lebih termotivasi untuk melakukan problem posing dengan lugas tanpa takut salah dan berupaya memberikan tanggapan terhadap pendapat temannya dengan pengetahuan dan kemampuan bahasa Inggris yang dimiliki.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,018 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».